EKS 工作坊指南
2024-09-23 13:24:03作者:裴麒琰
项目介绍
EKS 工作坊(GitHub)是由 AWS 提供的一个学习资源,旨在通过实战练习帮助开发者快速掌握亚马逊弹性 Kubernetes 服务(Amazon Elastic Kubernetes Service, EKS)。该工作坊以自我引导的方式设计,适合任何希望在 AWS 环境中运用 Kubernetes 的初学者或中级用户。它包含了多个模块,覆盖从基础知识到高级特性的广泛范围,如自动缩放、可观测性、安全性、网络自动化以及人工智能/机器学习的应用。
项目快速启动
环境准备
首先,确保你的开发环境已准备好以下组件:
-
Hugo: 安装 Hugo,一个静态站点生成器,用于构建工作坊网站。
# macOS 用户可以通过 Homebrew 来安装 brew install hugo # 或者在Linux上下载对应版本并放置在/usr/local/bin下 -
Node.js 和 npm: 用于处理主题依赖和其他前端任务。
# 安装 Node.js curl -fsSL https://nodejs.org/dist/latest-v16.x/node-v16.14.2-linux-x64.tar.gz | tar xz -C /opt export PATH="/opt/node-v16.14.2-linux-x64/bin:$PATH" -
克隆仓库与子模块初始化:
git clone https://github.com/aws-samples/eks-workshop.git cd eks-workshop git submodule init git submodule update -
安装依赖并启动本地服务器:
npm install npm run serve
此时,访问 http://localhost:1313/ 来预览工作坊内容。
快速部署到EKS(示例步骤)
实际部署到EKS的过程不在本地完成,而是涉及到使用AWS CLI、EKS控制台等。以下是简化的流程概述,具体步骤需参考最新的官方文档:
- 创建EKS集群。
- 配置kubeconfig指向EKS集群。
- 使用kubectl或其他工具部署应用程序。
# 示例:配置kubeconfig(实际命令需替换为你的集群信息)
aws eks update-kubeconfig --name MyEKS cluster
# 部署示例应用(假设有一个YAML文件app.yaml)
kubectl apply -f app.yaml
应用案例和最佳实践
- 自动扩容: 利用Horizontal Pod Autoscaler (HPA)确保基于CPU或内存利用率自动调整副本数。
- 多环境管理: 通过标签和命名空间来隔离开发、测试和生产环境。
- 安全最佳实践: 使用IAM角色为服务帐户(IRSA),对EKS pod实施网络策略,限制其对外部服务的访问。
- 存储集成: 使用AWS EBS卷或FSx for Lustre来满足持久化存储需求。
典型生态项目
EKS生态系统丰富,包括但不限于:
- AWS Fargate: 在EKS上运行Pods而无需管理服务器。
- AWS App Mesh: 微服务管理解决方案,提供流量管理、监控和安全性。
- Flux CD: 自动化GitOps部署,简化持续部署流程。
- Istio或Linkerd: 提供服务网格特性,包括智能路由、服务发现和安全性增强。
通过上述教程,用户可以快速启动自己的EKS之旅,并深入了解其在各种应用场景下的潜力和最佳实践。请始终参考AWS EKS官方文档以获取最新指导和更新。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218